基于增广 LRFS 的滤波器:群目标整体跟踪
系统与控制
2024-08-20 v4 系统与控制
摘要
本文研究群目标跟踪(GTT)问题,其中群内多个空间紧密相邻的目标呈现协同运动。为提升跟踪性能,本文采用标记随机有限集(LRFS)理论,并提出了一种新型 LRFS,即增广 LRFS,将群信息引入 LRFS 的定义中。具体而言,对于 LRFS 中的每个元素,综合纳入其所代表目标的运动状态、跟踪标签以及相应的群信息。此外,借助所提出的增广 LRFS 与标记多伯努利(LMB)滤波器,在跟踪过程中迭代地传递与更新群结构,从而同时估计多个群目标的运动状态、跟踪标签及相应的群信息,进一步提升 GTT 的跟踪性能。最后,通过仿真实验验证了所提出的增广 LRFS 与 LMB 滤波器在 GTT 跟踪中的有效性。
引用
@article{arxiv.2403.13562,
title = {Augmented LRFS-based Filter: Holistic Tracking of Group Objects},
author = {Chaoqun Yang and Xiaowei Liang and Zhiguo Shi and Heng Zhang and Xianghui Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.13562},
year = {2024}
}